package com.ggy.ggyaiagent.app;


import com.ggy.ggyaiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;

import com.ggy.ggyaiagent.chatmemory.RedisChatMemory;
import com.ggy.ggyaiagent.tools.WebSearchTool;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;

import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;


import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemoryRepository;
import org.springframework.ai.chat.memory.MessageWindowChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;




@Component
@Slf4j
public class LoveApp {
    private final ChatClient chatClient;
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;
    @Value("${search-api.api-key}")
    private String searchApiKey;
    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;
    private final String SYSTEM_PROMPT = """
            你是一位深耕旅游领域的攻略专家，拥有丰富的旅行知识和全球各地的旅游经验。欢迎向我咨询任何旅游相关的问题，无论是目的地推荐、行程规划、交通住宿，还是文化习俗、美食购物，我都能为你提供实用、贴心的建议。
            
            无论你是：
            
            计划出行：想寻找合适的旅行目的地，了解当地特色与最佳旅行时间；
            正在旅途中：需要行程优化建议、突发状况应对方案；
            还是旅行归来：想分享旅行体验，或者询问如何避免常见旅行陷阱；
            我都乐意为你服务。请详细描述你的旅行需求、目的地偏好、出行人数、预算范围，以及你关心的具体问题（如签证、交通、景点推荐、避坑指南等），我会根据你的实际情况，提供专属的旅行建议与解决方案。
            """;

    /**
     * 初始化 AI 客户端（chatClient）
     * @param dashscopeChatModel
     */
    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel,RedisTemplate<String,Object> redisTemplate) {
        //初始化基于文件的对话记忆
       //String fileDir =  System.getProperty("user.dir")+"/tmp/chat-memory";
        //基于redis的对话记忆
        MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(new RedisChatMemory(redisTemplate))
                .maxMessages(20)
                .build();
        //初始化构建
        chatClient =  ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                //引入系统提示词
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                //顾问，拦截器
                .defaultAdvisors(
                        //上下文回答的保存机制
                        MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build(),
                        //自定义 advisor
                        new MyLoggerAdvisor()
                )
                .build();
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChat(String message,String chatId){
        //插入用户提示词
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                //引入顾问，保存对话上线文 10条信息
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)

                )
                //接通
                .call()
                //拿到访问信息
                .chatResponse();
        //结构信息并返回
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }
    public record LoveReport(String title, List<String> suggestions){}

    /**
     *  AI 恋爱报告功能（实现结构化输出）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public LoveReport doChatWithReport(String message, String chatId) {
        LoveReport loveReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)
                )
                .call()
                        .entity(LoveReport.class);
        log.info("loveReport: {}", loveReport);
        return loveReport;
    }
    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId) {
        return chatClient.prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId))
//                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loveAppVectorStore))
                //开启自定义日志
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .toolCallbacks(ToolCallbackProvider.from(allTools))
//                .tools(new WebSearchTool(searchApiKey))
                .toolCallbacks(toolCallbackProvider)
                 .advisors( loveAppRagCloudAdvisor)
                .stream()
                .content();
    }

    /**
     *加载本地的知识库文件
     */

    @Resource
    private Advisor loveAppRagCloudAdvisor;
//    @Resource
//    private VectorStore loveAppVectorStore;
    public String doChatWithRag(String message,String chatId){
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                //配置房间 id 和上下文会话记忆条数
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)
                )
                //开启自定义日志
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                //开启知识问答-本地文件
                //.advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loveAppVectorStore))
               // .advisors( loveAppRagCloudAdvisor)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }



    public String doChatWithTools(String message,String chatId){
        //插入用户提示词
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                //引入顾问，保存对话上线文 10条信息
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)
                )
                // 修改为：
                .toolCallbacks(toolCallbackProvider)

                //接通
                .call()
                //拿到访问信息
                .chatResponse();
        //结构信息并返回
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        //log.info("content:{}",content);
        return content;
    }




    public String doChatWithMcp(String message,String chatId){
        //插入用户提示词
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                //引入顾问，保存对话上线文 10条信息
                .advisors(spec -> spec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)
                )
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .toolCallbacks(toolCallbackProvider)
                //.tools(allTools)
                //接通
                .call()
                //拿到访问信息
                .chatResponse();
        //结构信息并返回
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }




}


















